import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris #导入数据集
from sklearn import  tree #导入决策树方法
from sklearn.model_selection import cross_val_score,StratifiedKFold

#处理中文显示问题
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']   # 用黑体显示中文
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False     # 正常显示负号
from sklearn.model_selection import cross_val_score,StratifiedKFold

X,y=load_iris(return_X_y=True) #生成数据集
clf = tree.DecisionTreeClassifier(random_state=228) #生成一个决策树的生成器
clf = clf.fit(X,y)  #生成决策树
scores=cross_val_score(clf,X,y,cv=5)  #分类器，自变量特征，标签，几折检验（一般选择5-10折）
mean_score=np.mean(scores)
mean_score


plt.figure(figsize=[6,6])  #调整图片大小

a = tree.plot_tree(clf,feature_names=['第一','第二','第三','第四']) #决策树可视化
plt.show()
plt.savefig('决策树.jpg')






